O Exame Clínico Objetivo Estruturado (OSCE) é o padrão-ouro na avaliação clínica, mas enfrenta limitações de escalabilidade devido aos altos custos operacionais da preceptoria humana. Este trabalho apresenta um sistema automatizado que integra pipelines de Speech-to-Text (STT) e Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) para transcrever, diarizar e interpretar heuristicamente consultas simuladas. O sistema mitiga ruídos acústicos, separa diálogos e aplica engenharia de prompt avançada (Chain-of-Thought, Few-shot) para mapear o desempenho do discente em esquemas JSON estruturados. Ao automatizar a identificação de entidades semióticas (sinais clínicos e sintomas) e a pontuação clínica, a solução visa reduzir a subjetividade da correção manual, viabilizando um feedback pedagógico imediato, padronizado e escalável.
This paper presents an enhanced concatenative synthesis framework for Brazilian Sign Language (Libras) based on motion-capture (MoCap) data. The proposed method extends previous work by incorporating movement dynamics into the unit-selection process, allowing fragment selection to consider both pose similarity and velocity continuity. In addition, a quaternion-based transition smoothing mechanism is introduced to reduce discontinuities between independently recorded sign segments. The framework also employs a compact quaternion-only motion representation and a web-native architecture for real-time synthesis and visualization.
Este trabalho apresenta os resultados preliminares de uma investigação sistemática sobre o uso de metáforas em postagens de redes sociais relacionadas à depressão em português do Brasil. Com base no procedimento de anotação MIPVU e na Linguística Cognitiva, foram identificadas 743 expressões metafóricas distribuídas em 13 domínios conceituais. Os resultados destacam a centralidade dos domínios de Jornada e Espaço Delimitado/Recipiente, além da importância da diferenciação entre as perspectivas de Primeira Pessoa (1P) e Outra Pessoa (OP) para capturar a vivência subjetiva e evitar falsos positivos em modelos de PLN. O estudo também propõe domínios emergentes como Quantidade/Tamanho e Percepção Sensorial.
Este trabalho investiga a integração da Rhetorical Structure Theory (RST) em LLMs (Gemma 3, Llama 3.2, Ministral) para sumarização extrativa. Avaliamos doze configurações (zero/one-shot, formatos plain/RST) contra o baseline de Ono et al. e sumários humanos do corpus CSTNews. O baseline de Ono manteve-se competitivo (ROUGE-L = 0,428), não sendo superado pela melhor configuração LLM (Ministral/zero-shot/RST, ROUGE-L = 0,422). O formato RST produziu efeitos divergentes e dependentes do modelo nas métricas ROUGE e BERTScore, com impacto variável na qualidade da extração.
Este artigo investiga o modo como os adjetivos representam a experiência visual em descrições, em português brasileiro e em inglês, do conjunto de dados Framed Multi30K. Com base na Gramática Sistêmico-Funcional e na Semântica de Frames, o estudo classifica os adjetivos em Epítetos experienciais, Epítetos interpessoais e Classificadores, além de examinar os frames por eles evocados. Os resultados mostram que os Epítetos experienciais são predominantes, o que indica que os adjetivos são empregados principalmente para representar propriedades visualmente salientes. A anotação semântica também revela que Color é o frame mais frequente. Ao identificar os significados adjetivais mais salientes, o estudo contribui para compreender quais atributos visuais tendem a receber maior destaque por parte dos observadores.
